# import os
# from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
# from langchain.vectorstores import FAISS
# from langchain.llms import OpenAI
# from langchain.chains import RetrievalQA
#
# # 假设已经采集并处理好的数据，这里以列表形式模拟
# questions = [
# "近期有哪些重大国际政治新闻事件？",
# "某地区的经济发展新闻中，主要的产业扶持政策有哪些？",
# "体育新闻里，最近夺冠的知名运动员是谁，在哪项赛事夺冠？",
# "科技新闻中，最新发布的电子产品有哪些创新功能？",
# "环保新闻中，关于某大型污染事件的处理进展如何？",
# "社会新闻里，某起突发事件的起因是什么？",
# "教育新闻中，新的教育改革政策对学生升学有何影响？",
# "医疗新闻中，最近研发出的治疗某种疾病的新药物效果怎样？",
# "文化新闻中，某著名文化遗产的修复工作进行到什么阶段？",
# "财经新闻里，某家知名企业的季度财报表现如何？",
# "军事新闻中，某新型武器的研发情况如何？",
# "娱乐新闻中，最近某明星的新作品是什么？",
# "交通新闻里，某城市新开通的交通线路经过哪些区域？",
# "农业新闻中，针对农作物病虫害有哪些新的防治技术？",
# "能源新闻中，某地区新能源项目的建设进度如何？",
# "旅游新闻里，某热门旅游景点最近推出了哪些新的旅游活动？",
# "民生新闻中，某城市的住房保障政策有哪些新变化？",
# "法制新闻中，某起重大案件的审判结果是什么？",
# "国际新闻中，某两国之间的贸易摩擦有何新动态？",
# "国内新闻中，某地区的基础设施建设有哪些新成果？",
# "科技新闻里，5G 技术在某行业的应用案例有哪些？",
# "体育新闻中，某场重要比赛的最佳球员有哪些精彩表现？",
# "环保新闻里，某地区的垃圾分类推广情况如何？",
# "教育新闻中，在线教育平台在疫情期间的发展状况怎样？",
# "医疗新闻里，远程医疗技术在偏远地区的应用效果如何？",
# "文化新闻中，某传统艺术形式的传承面临哪些挑战？",
# "财经新闻里，某新兴金融模式对市场有何影响？",
# "军事新闻中，某军事演习的目的和意义是什么？",
# "娱乐新闻里，某综艺节目受欢迎的原因是什么？",
# "交通新闻中，某城市交通拥堵的治理措施有哪些？",
# "农业新闻里，某新型农业种植技术的优势是什么？",
# "能源新闻中，传统能源向新能源转型面临哪些困难？",
# "游新闻里，某旅游目的地的旅游安全保障措施有哪些？",
# "生新闻中，某地区的就业形势如何？",
# "制新闻里，某法律修正案对公民权益有哪些影响？",
# "际新闻中，某国际组织在解决某问题上发挥了什么作用？",
# "内新闻中，某地区的脱贫攻坚成果有哪些典型案例？",
# "技新闻中，某科研团队的最新研究成果有哪些应用前景？",
# "育新闻里，某体育明星的成长经历有哪些值得借鉴之处？",
# "保新闻中，某环保组织发起的公益活动取得了哪些成效？",
# "育新闻里，某高校的特色专业有哪些优势？",
# "疗新闻中，某罕见病的治疗研究有哪些新突破？",
# "化新闻里，某文化交流活动对促进文化融合有何意义？",
# "经新闻中，某行业的市场竞争格局有何变化？",
# "事新闻里，某国的军事战略调整对地区安全有何影响？",
# "乐新闻中，某影视公司的新作品有哪些亮点？",
# "通新闻里，某新型交通工具的研发对出行方式有何改变？",
# "业新闻中，某农产品的市场价格波动原因是什么？",
# "源新闻里，某地区能源供应的稳定性如何保障？",
# "生新闻中，某社区的养老服务设施建设情况如何？",
# "《泰坦尼克号》中杰克和露丝在船上的经典场景是在哪拍摄的？",
# "《盗梦空间》里多层梦境的设定在现实中有科学依据吗？",
# "《阿凡达》的特效制作运用了哪些先进技术？",
# "《霸王别姬》中程蝶衣的人物性格经历了怎样的转变？",
# "《哈利・波特》系列电影中，哪一部的魔法场景最令人印象深刻？",
# "《教父》中马龙・白兰度饰演的角色有哪些经典台词？",
# "《肖申克的救赎》中安迪成功越狱的情节有哪些细节？",
# "《指环王》系列电影里，咕噜这个角色是如何塑造的？",
# "《罗马假日》中奥黛丽・赫本的穿搭风格有哪些特点？",
# "《蝙蝠侠：黑暗骑士》中希斯・莱杰饰演的小丑为何如此经典？",
# "《黑客帝国》中尼奥发现自己是 “救世主” 的情节是怎样的？",
# "《卧虎藏龙》里的武侠动作设计有什么独特之处？",
# "《辛德勒的名单》中辛德勒是如何从一个商人转变为救人英雄的？",
# "《星球大战》系列电影的世界观是如何构建的？",
# "《无间道》中刘德华和梁朝伟的对手戏有哪些精彩瞬间？",
# "《侏罗纪公园》里的恐龙特效在当时是如何实现的？",
# "《阿甘正传》中阿甘的跑步横穿美国的情节有什么寓意？",
# "《剪刀手爱德华》中爱德华的造型设计有什么象征意义？",
# "《美丽人生》中父亲是如何在集中营中保护儿子的心灵的？",
# "《加勒比海盗》系列电影中杰克船长的性格特点有哪些？",
# "《变形金刚》系列电影中汽车人变形的特效制作难度在哪里？",
# "《蜘蛛侠》系列电影中，蜘蛛侠的战衣有哪些变化？",
# "《冰雪奇缘》中艾莎公主的魔法技能有哪些独特之处？",
# "《三傻大闹宝莱坞》中三位主角的友情是如何体现的？",
# "《神奇女侠》中神奇女侠的起源故事是怎样的？",
# "《哪吒之魔童降世》中哪吒和敖丙的人物关系是怎样发展的？",
# "《毒液：致命守护者》中毒液和埃迪是如何共生的？",
# "《疯狂动物城》中兔子朱迪和狐狸尼克的合作经历了哪些波折？",
# "《乘风破浪》中徐太浪穿越回过去后对父亲的看法有什么改变？",
# "《羞羞的铁拳》中男女主角互换身体后的搞笑情节有哪些？",
# "《飞驰人生》中张弛为了重返车坛做了哪些努力？",
# "《唐人街探案》系列电影中，秦风的推理能力有哪些精彩表现？",
# "《红海行动》中的战斗场景是如何拍摄的？",
# "《我不是药神》中程勇的人物转变对社会有什么启示？",
# "《少年的你》中陈念和小北的感情是如何发展的？",
# "《姜子牙》中姜子牙的人物形象与传统神话有哪些不同？",
# "《夺冠》中中国女排的夺冠历程有哪些感人瞬间？",
# "《八佰》中四行仓库保卫战的历史背景是怎样的？",
# "《一秒钟》中张译饰演的角色寻找女儿影像的情节有什么深意？",
# "《送你一朵小红花》中韦一航和马小远的爱情故事有哪些感人之处？",
# "《悬崖之上》中特工们在执行任务时面临哪些困难？",
# "《1921》中展现的中国共产党成立的历史背景有哪些重要事件？",
# "《怒火・重案》中甄子丹和谢霆锋的对手戏有哪些精彩之处？",
# "《长津湖》中志愿军战士在战斗中有哪些英勇事迹？",
# "《爱情神话》中展现的上海弄堂生活有哪些特点？",
# "《这个杀手不太冷静》中魏成功的追梦经历有哪些搞笑和感人的地方？",
# "《奇迹・笨小孩》中景浩为了创业克服了哪些困难？",
# "《狙击手》中狙击五班的战士们是如何完成任务的？",
# "《四海》中吴仁耀和周欢颂的爱情故事结局如何？",
# "《人生大事》中莫三妹和小文的人物关系是怎样变化的？",
#     # 这里省略更多问题，直到100个
# ]
#
# # 初始化向量数据库
# embeddings = OpenAIEmbeddings()
# vectorstore = FAISS.from_texts(questions, embeddings)
# vectorstore.save_local("search")
#
# # 加载向量数据库
# loaded_vectorstore = FAISS.load_local("search", embeddings)
#
# # 初始化语言模型
# llm = OpenAI(temperature=0)
# # 初始化问答链
# qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
#     llm=llm,
#     chain_type="stuff",
#     retriever=loaded_vectorstore.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}),
#     input_key="question",
#     output_key="answer"
# )
#
#
# def get_answer(user_question):
#     result = qa_chain({"question": user_question})
#     return result["answer"]
#
#
# # 模拟用户提问
# user_question = "姜子牙》中姜子牙的人物形象与传统神话有哪些不同？"
# answer = get_answer(user_question)
# print(answer)